KR101401382B1 - 분산 시스템에서의 부채널 분석 방법 및 장치 - Google Patents

분산 시스템에서의 부채널 분석 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

종래에는, 시스템 내의 CPU 코어의 수나 GPU의 처리 능력의 한계로 인하여 성능 향상에 한계가 있으며, 파형을 기준으로 분석 작업을 할당할 경우에 중간값이 메인 단말(주 컴퓨터)로 이동하게 되고 이는 네트워크의 부하 및 메인 단말의 메모리 부족을 야기할 수 있다. 이에 본 발명에서는, 분산 단말을 사용할 때 각 단말에 수행해야 할 분석 작업을 메인 단말과 서브 단말(sub computer)로 할당하여 부채널 분석 속도를 높일 수 있는 분산 시스템에서의 부채널 분석 기술을 제안하고 한다.

Description

분산 시스템에서의 부채널 분석 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING SIDE CHANNEL ANALYSIS IN DISTRIBUTED SYSTEM}
본 발명은 부채널 분석(side channel analysis) 기술에 관한 것으로, 특히 분산 단말인 컴퓨터마다 수행할 분석 작업을 할당하여 부채널 분석 속도를 높이는데 적합한 분산 시스템에서의 부채널 분석 방법 및 장치에 관한 것이다.
부채널 분석은 암호 알고리즘을 수행하는 보안 전자 장비들에서 발생하는 전력 소모 혹은 전자기파의 정보를 분석하여 암호화 키 등의 비밀 정보를 획득하는 분석법이다.
부채널 분석에서는 분석 대상에 따라, 단일 시스템에서 수 분에서 수십 시간의 데이터 처리 및 연산 시간이 소요된다. 이러한 분석에 소요되는 연산 시간을 줄이기 위하여, 종래에 단일 시스템 내의 다중 CPU 코어를 사용하는 병렬 연산 기법과, 비디오카드 내의 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하는 방법이 알려져 있다.
그러나, 종래기술에 따르면 시스템 내의 CPU 코어의 수나 GPU의 처리 능력의 한계로 인하여 성능 향상에 한계가 있으며, 파형을 기준으로 분석 작업을 할당할 경우에 중간값이 메인 단말(주 컴퓨터)로 이동하게 되고 이는 네트워크의 부하 및 메인 단말의 메모리 부족을 야기할 수 있다.
미국공개특허 20020124178호, Differential power analysis method and apparatus, 2002.09.05 공개
이에 본 발명의 실시예에서는, 분산 단말을 사용할 때 각 단말에 수행해야 할 분석 작업을 메인 단말(main computer)과 서브 단말(sub computer)로 할당하여 부채널 분석 속도를 높일 수 있는 분산 시스템에서의 부채널 분석 기술을 제안하고 한다.
본 발명의 실시예에 따른 분산 시스템에서의 부채널 분석 장치는, 후보키의 개수를 서브 단말의 개수로 나누어 각각의 서브 단말로 해당 후보키를 전달하는 메인 단말과, 상기 메인 단말로부터 제공되는 후보키를 기반으로 상기 분석대상 파형을 분석한 후 분석 완료된 상기 결과 파형을 상기 메인 단말로 전달하는 적어도 하나의 서브 단말을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 메인 단말은, 상기 메인 단말의 부채널 분석 전에 분석대상 파형 정보를 기 저장하는 분석대상 파형 데이터베이스를 포함할 수 있다.
또한, 상기 메인 단말은, 상기 서브 단말의 연산 능력에 따라 후보키의 개수를 조절하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 메인 단말은, 상기 각각의 서브 단말을 통해 분석 완료된 결과 파형을 취합하는 분석결과 취합기를 포함할 수 있다.
또한, 상기 적어도 하나의 서브 단말은, 분석대상 파형이 기 저장되어 있는 분석대상 파형 데이터베이스를 포함할 수 있다.
또한, 상기 적어도 하나의 서브 단말은, 상기 분석대상 파형을 분석하는 분석작업 연산기를 포함할 수 있다.
또한, 상기 적어도 하나의 서브 단말은, 상기 메인 단말을 통해 할당된 후보키에 따라 중간값 계산시 각 후보키에 대한 중간값을 추적할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 분산 시스템에서의 부채널 분석 방법은, 메인 단말을 통해 후보키의 개수를 서브 단말의 개수로 나누어 각각의 서브 단말로 해당 후보키를 전달하는 과정과, 상기 메인 단말이 상기 각각의 서브 단말을 통해 분석 완료된 결과 파형을 취합하는 과정과, 상기 각각의 서브 단말이 상기 메인 단말로부터 제공되는 후보키를 기반으로 상기 분석대상 파형을 분석하는 과정과, 상기 각각의 서브 단말이 분석 완료된 상기 결과 파형을 상기 메인 단말로 전달하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명에 의하면, 후보키를 기준으로 서브 단말이 담당할 분석 작업을 수행함으로써, 메인 단말로 전달되는 분석 중간값으로 인해 네트워크 소모를 줄이고 메인 단말의 메모리 부족을 야기하지 않기 때문에 더 긴 파형을 처리할 수 있다. 또한, 중간값 계산시 서브 단말은 각 후보키에 대한 중간값만 추적하면 되므로 연산 시간을 절약할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 분산 시스템에서의 부채널 분석 방법 및 장치를 설명하기 위한 구성 예시도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 분석 및 취합된 결과 파형을 예시한 도면.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수도 있다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또한, 몇 가지 대체 실시예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
부채널 분석은 다수의 파형 데이터를 가공하고, 파형 데이터와 예상하는 비밀 정보와의 상관 관계를 연산하여 비밀 정보를 확인하는 과정을 포함할 수 있다. 이 과정에서 파형 데이터를 가공하고 비밀 정보와의 상관 관계를 연산하는데 많은 연산 시간이 소요된다.
이 연산 시간을 단축하기 위해 본 발명에서는, 메인 단말(주 컴퓨터)과 서브 단말(부 컴퓨터)로 구분하여 분석을 위해 필요한 연산을 할당할 수 있으며, 이러한 기술 사상으로부터 본 발명의 목적으로 하는 바를 용이하게 달성할 수 있을 것이다.
구체적으로, 분석 실행 전에 메인 단말은 분석 작업을 나누어 서브 단말로 전달할 수 있다. 본 발명은 후보키를 기준으로 분석 작업을 분할할 수 있다. 전형적으로 1바이트(byte)의 키를 찾기 위해서는 256개의 후보키에 대하여 분석을 수행해야 한다. 메인 단말은 분석작업 할당 기능을 포함하고 있으며, 이러한 분석작업 할당 기능에 의해 서브 단말의 숫자를 고려하여 분석 후보키 256개 중 일부를 서브 단말에게 할당할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 분산 시스템에서의 부채널 분석 방법 및 장치를 설명하기 위한 구성 예시도로서, 크게 메인 단말(주 컴퓨터)과 서브 단말(부 컴퓨터)로 구분될 수 있다.
도 1에 도시한 바와 같이, 메인 단말(100)은 분석대상 파형 DB(DataBase)(102), 분석작업 할당기(104), 분석결과 취합기(106) 등을 포함할 수 있으며, 다수 개의 서브 단말들(200/1~200/3) 각각은 분석대상 파형 DB(202), 분석작업 연산기(204) 등을 포함할 수 있다.
도 1에는 서브 단말의 수를 3개로 한정하였으나, 이는 설명의 편의를 위해 예시적으로 도시한 것일 뿐, 전체 시스템 환경에 따라 서브 단말의 개수는 가변적일 수 있음을 당업자라면 용이하게 알 수 있을 것이다.
먼저, 메인 단말(100) 내의 분석대상 파형 DB(102)에는 분석대상 파형 정보가 저장될 수 있는데, 이러한 분석대상 파형 정보는 부채널 분석 전에 네트워크(10) 또는 기타 다른 접속 방법을 통해 미리 전송되어 저장될 수 있을 것이다.
분석작업 할당기(104)는 서브 단말의 개수를 미리 파악하고 있으며, 후보키의 숫자를 이러한 서브 단말의 개수로 나누어 각 서브 단말로 해당 후보키를 전달하는 역할을 할 수 있다. 예컨대, 도 1에서는 3개의 서브 단말(200/1~200/3)이 예시되어 있기 때문에, 분석작업 할당기(104)는 후보키의 숫자를 3으로 나누어 각각의 서브 단말(200/1~200/3)로 해당 후보키를 전달할 수 있다.
이때, 분석작업 할당기(104)는 후보키를 균등하게 나눌 수도 있지만, 서브 단말들의 연산 능력을 감안하여 해당 후보키를 조절할 수도 있음을 주지할 필요가 있다.
분석결과 취합기(106)는 서브 단말들(200/1~200/3)을 통해 분석이 완료된 결과 파형을 수신 및 취합하는 역할을 할 수 있다. 이러한 분석결과 취합기(106)를 통해 취합되는 결과 파형은 도 2와 같이 예시될 수 있다.
예컨대, 각각의 서브 단말들(200/1~200/3)에 대한 각각의 후보키에 대한 분석결과가 결과 파형으로 예시될 수 있다.
그 결과, 메인 단말(100)은 각각의 서브 단말들(200/1~200/3)로부터 전달되는 분석 중간값으로 인해 네트워크 소모를 줄이고 메인 단말(100)의 메모리 부족을 야기하지 않기 때문에 더 긴 파형을 처리할 수 있다.
임의의 서브 단말, 예를 들어 제1 서브 단말(200/1)은, 분석대상 파형 DB(202), 분석작업 연산기(204) 등을 포함할 수 있다.
분석대상 파형 DB(202)에는 메인 단말(100)로부터 제공되는 분석대상 파형 정보가 미리 저장될 수 있으며, 해당 분석대상 파형 정보는 필요에 따라 후술하는 분석작업 연산기(204)를 통해 취사 선택될 수 있다.
분석작업 연산기(204)는 메인 단말(100)의 분석작업 할당기(104)로부터 제공되는 후보키를 기반으로 해당 분석대상 파형을 분석하는 역할을 할 수 있다. 분석작업 연산기(204)를 통해 분석된 결과 파형은 메인 단말(100)로 제공될 수 있다.
각각의 서브 단말들(200/1~200/3) 입장에서는, 메인 단말(100)의 분석작업 할당기(104)를 통해 할당된 후보키에 따라 중간값 계산시 각 후보키에 대한 중간값만 추적하면 되므로 연산 시간을 절약할 수 있다.
이상 설명한 바와 같은 본 발명의 실시예에 의하면, 분산 단말을 사용할 때 각 단말에 수행해야 할 분석 작업을 메인 단말과 서브 단말로 할당하여 후보키를 기준으로 서브 단말이 담당할 분석 작업을 수행함으로써, 메인 단말로 전달되는 분석 중간값으로 인해 네트워크 소모를 줄이고 메인 단말의 메모리 부족을 야기하지 않기 때문에 더 긴 파형을 처리할 수 있다. 또한, 중간값 계산시 서브 단말은 각 후보키에 대한 중간값만 추적하면 되므로 연산 시간을 절약할 수 있다.
100: 메인 단말
102: 분석대상 파형 DB
104: 분석작업 할당기
106: 분석결과 취합기
200/1~200/3: 서브 단말
202: 분석대상 파형 DB
204: 분석작업 연산기

Claims (8)

  1. 후보키의 개수를 서브 단말의 개수로 나누어 각각의 서브 단말로 해당 후보키를 전달하는 메인 단말과,
    상기 메인 단말로부터 제공되는 후보키를 기반으로 분석대상 파형을 분석한 후 분석 완료된 결과 파형을 상기 메인 단말로 전달하는 적어도 하나의 서브 단말을 포함하는
    분산 시스템에서의 부채널 분석 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 메인 단말은, 상기 메인 단말의 부채널 분석 전에 분석대상 파형 정보를 기 저장하는 분석대상 파형 데이터베이스를 포함하는
    분산 시스템에서의 부채널 분석 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 메인 단말은, 상기 서브 단말의 연산 능력에 따라 후보키의 개수를 조절하는 것을 특징으로 하는
    분산 시스템에서의 부채널 분석 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 메인 단말은, 상기 각각의 서브 단말을 통해 분석 완료된 결과 파형을 취합하는 분석결과 취합기를 포함하는
    분산 시스템에서의 부채널 분석 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 서브 단말은, 분석대상 파형이 기 저장되어 있는 분석대상 파형 데이터베이스를 포함하는
    분산 시스템에서의 부채널 분석 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 서브 단말은, 상기 분석대상 파형을 분석하는 분석작업 연산기를 포함하는
    분산 시스템에서의 부채널 분석 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 서브 단말은, 상기 메인 단말을 통해 할당된 후보키에 따라 중간값 계산시 각 후보키에 대한 중간값을 추적하는
    분산 시스템에서의 부채널 분석 장치.
  8. 메인 단말을 통해 후보키의 개수를 서브 단말의 개수로 나누어 각각의 서브 단말로 해당 후보키를 전달하는 과정과,
    상기 메인 단말이 상기 각각의 서브 단말을 통해 분석 완료된 결과 파형을 취합하는 과정과,
    상기 각각의 서브 단말이 상기 메인 단말로부터 제공되는 후보키를 기반으로 분석대상 파형을 분석하는 과정과,
    상기 각각의 서브 단말이 분석 완료된 상기 결과 파형을 상기 메인 단말로 전달하는 과정을 포함하는
    분산 시스템에서의 부채널 분석 방법.
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